Integrating models with data in ecology and palaeoecology: advances towards a model-data fusion approach
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly being recognized that global ecological research requires novel methods and strategies in which to combine process-based ecological models and data in cohesive, systematic ways. Model-data fusion (MDF) is an emerging area of research in ecology and palaeoecology. It provides a new quantitative approach that offers a high level of empirical constraint over model predictions based on observations using inverse modelling and data assimilation (DA) techniques. Increasing demands to integrate model and data methods in the past decade has led to MDF utilization in palaeoecology, ecology and earth system sciences. This paper reviews key features and principles of MDF and highlights different approaches with regards to DA. After providing a critical evaluation of the numerous benefits of MDF and its current applications in palaeoecology (i.e., palaeoclimatic reconstruction, palaeovegetation and palaeocarbon storage) and ecology (i.e. parameter and uncertainty estimation, model error identification, remote sensing and ecological forecasting), the paper discusses method limitations, current challenges and future research direction. In the ongoing data-rich era of today's world, MDF could become an important diagnostic and prognostic tool in which to improve our understanding of ecological processes while testing ecological theory and hypotheses and forecasting changes in ecosystem structure, function and services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».